随着互联网的发展，网络上已有的网页数量庞大，并且每天都会有很多网页发布，如何权衡这些重要度的排名是一个很重要的问题。我们今天就来了解一下PageRank算法。
首先我们要来了解一下图的概念，请看图1。
图1中，A/B/C/D成为节点，e1/e2/e3/e4/e5成为边。指向某个节点的边成为该节点的入度，从该节点指出的边成为该节点的出度。比如对接点B来说，e1是唯一指向B的边，我们可计算出B节点的入度为1；e3是B节点唯一指向其它节点的边，我们可以算出B节点的出度为1。对于网络上的网页之间的关系也可以用上述模型来模仿。对某一个特定网页来说，网络上存在很多网页指向它，并且这个网页内也包含很多指向其它网页的超链接。比如：有很多网页指向百度搜索、百度百科，百度页面内有指向其它网页的超链接。
我们可以用图1中的A/B/C/D表示四个网页，网页与网页之间的边我们成为链接。比如对网页D来说，网络上有一个网页（B）指向它，它包含两个超链接（e4、e5），一个链向网页A，一个链向网页C。在计算机中，图结构可以用二维矩阵来表示：如果网页A到网页B有一条边（连接），那么矩阵中第A行第B列的元素不为0（可以表示为w，w表示权重，但本文都表示为1）。那么，图1所对应的二维矩阵可以表示为图2的形式。
我们采用行存储，例如：A到B有一条边，在矩阵中可表示为第A行第B列的元素为1。
那么，我们现在来考虑一下：什么样的网页重要？可以想象，某种程度上，1）网页入度越多，其重要度越高；2）高质量的网页指向的网页也是高质量的。PageRank就是基于这两点来进行计算的，其数学表达形式如式1所示。
式1
假设每个页面的初始重要度都为1，包含的超链接数为N，那么它向每个页面传递的重要度为1/N。按照这个思想构造超链接矩阵H，如式2所示。
式2
由于初始重要度都为1，所以初始向量如式3所示。
通过式1，其计算过程可表示为
，直到
.
在面对实际网络时，有三个问题需要考虑：1，I是否会收敛？2，I的收敛是否与初始值无关？3，满足前两条的情况下得到的数据是否可以作为重要度的排名？现在按照H计算，对这三个问题的回答都是No。需要进行随机调整（Stochasticity Adjustment）保证必须收敛，再进行素矩阵调整（Primitivity Adjustment）保证收敛的元素都为正，即：重要度都是大于0的。